基于主動(dòng)學(xué)習(xí)與貝葉斯深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維多輸出不確定性傳播方法

摘要： 針對實(shí)際工程中存在的具有多個(gè)輸出響應(yīng)的高維問題，提出一種基于主動(dòng)學(xué)習(xí)與貝葉斯深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維多輸出不確定性傳播方法。利用多個(gè)輸出響應(yīng)對應(yīng)同一組輸入變量的特點(diǎn)，對輸入變量進(jìn)行一次性采樣，從而構(gòu)造初始訓(xùn)練樣本集。采用貝葉斯深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初步構(gòu)建高維多輸出問題的代理模型。貝葉斯深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)求解多個(gè)預(yù)測輸出響應(yīng)的不確定性估計(jì)，基于該特點(diǎn)發(fā)展了一種針對高維多輸出問題的主動(dòng)加點(diǎn)策略... （共10頁）